CTI论坛(ctiforum.com)（编译/老秦）:聊天机器人是客户体验环境中最令人兴奋的新工具。
借助机器人和聊天机器人，企业可以自动化为客户回答重复性问题，加快为客户解决问题的时间，并减轻座席的压力。
但是，机器人和聊天机器人在现代市场中仍然是相对较新的概念。我们仍然在探索这种技术的用途，以及如何改变CX空间。这是您探索机器人和聊天机器人世界的基本指南。
什么是机器人和聊天机器人？
机器人程序是一种根据特定的触发器和算法自动完成动作的程序。聊天机器人是一种计算机程序，旨在模拟人类对话。用户可以使用聊天界面或通过语音与这些工具进行交流，就像与他人交谈一样。聊天机器人理解任务含义并提供预设的答案。
聊天机器人与常规应用程序一样，具有应用程序层，数据库，会话用户界面（CUI）和APIs。目前有3种常见的聊天机器人：
- 基于规则的聊天机器人：最简单的选择，这些机器人只是为非常具体的问题提供预定义的答案。它们非常适合合格的潜在客户或为客户提供交互式FAQ体验
- 智能聊天机器人：这些智能机器人使用机器学习从用户的请求和信息中学习。训练有素的机器人程序可以理解触发回复的特定单词和短语。他们会随着时间的推移自学，以了解更多问题并提供更好的答案
- 人工智能驱动的聊天机器人：这些机器人将基于规则的机器人的优势与智能独立程序的强大功能相结合，以解决用户问题。他们可以记住对话的上下文并了解用户的偏好。这些机器人结合了自然语言处理，机器学习和AI来了解客户。自然语言处理有助于人与计算机之间的交互，使其感觉更自然
机器人和聊天机器人如何工作？
有三种使用聊天机器人的基本分类方法。
第一种选择是创建一个模式匹配机器人。模式匹配机器人根据其看到的关键字对文本进行分类并产生响应。这些模式的标准结构是AIML（人工智能标记语言）。在模式匹配中，聊天机器人仅知道其模型中存在的问题的答案。该机器人不能超出已经在其系统中实现的模式。
当今的聊天机器人的另一种选择是使用算法。对于每种问题，机器人都需要在数据库中使用一种独特的模式，以便机器人提供正确的答案。通过各种趋势组合，可以创建层次结构。算法是开发人员如何减少分类器并使结构更易于管理的方法。NLP和文本分类的经典算法是Multinational Naïve Bayes。
聊天机器人的最终关键方法是使用人工神经网络。这些解决方案使机器人能够使用加权连接和数据上下文来计算对问题的响应。使用人工神经网络，提供给机器人的每个句子都被分解成不同的词，每个词都被用作神经网络的输入。随着时间的流逝，神经网络变得越来越强大，从而帮助该机器人针对常见查询创建更为准确的响应集。
神经网络中有许多不同类型的变体。通常，使用这些工具的企业将需要随着时间的推移训练他们的机器人，以变得更加高效。幸运的是，对聊天机器人的培训比对人类的教学规模要大得多，而且速度更快。例如，一个客户支持的聊天机器人可以获取数千个会话日志，并使用这些日志中的信息来支持其神经网络。
此外，当聊天机器人准备与实际客户互动时，企业可以实现智能反馈循环。这意味着在对话过程中，当客户提出问题时，聊天机器人可以提供一些智能答案，并提供诸如您的意思是a，b或c之类的选项。客户的回应方式将有助于加强机器人的理解并训练机器学习模型。
克服聊天机器人的挑战
尽管当今的聊天机器人正变得越来越有价值和直观，但要完善这些工具，还有很长的路要走。机器人已成为公司改善客户服务策略并为客户提供更一致支持的一种流行方式。但是，这项技术仍然面临一些核心挑战。如：
- 安全性：在当今数据敏感和隐私的时代，至关重要的是，客户必须能够信任为他们提供信息的机器人。企业需要将聊天机器人设计成仅要求并捕获相关数据。确保收集的数据在互联网上安全传输和保护也是至关重要的。
- 声音：使机器人和聊天机器人今天工作的另一个关键组成部分是确保它们具有与客户交谈的正确声音。如今的消费者希望机器人具有某些人性化元素，例如幽默感和同理心。但是，他们不想被欺骗，以为他们在与机器人对话时却是在与人类互动。
- 情感：聊天机器人需要了解为当今消费者提供正确服务的感觉和情感。现在，企业正在更加努力地在聊天机器人中实现自然语言处理和理解，以尽量减少令人尴尬的上下文错误。
在当今高度数字化的时代，聊天机器人和机器人可以成为任何企业或联络中心的客户体验策略的强大补充。但是，就像任何其他变革性技术一样，如果公司希望最大程度地利用现有的创新技术，则需要确保他们知道如何有效使用它们。
了解聊天机器人的工作原理以及如何对其进行培训是制定有效的数字化客户体验路线图的第一步。
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